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Braze 2025 고객 참여 리뷰(CER) 아시아편
Team MAXONOMY ・ 2025.04.29
매년 발행되는 Braze의 고객 인게이지먼트 리뷰(Customer Engagement Review, CER) 리포트는 글로벌 고객 인게이지먼트 플랫폼 Braze가 매년 발행하는 연간 리포트로, 전 세계 18개국 2,300명의 마케팅 리더를 대상으로 설문조사를 실시하여 글로벌 선도 브랜드들이 고객과의 인게이지먼트를 강화하기 위해 채택한 실제 전략과 트렌드를 분석하고 있습니다. 특히 지난 2월 28일에는 아시아 기업을 중심으로 인사이트를 분석한 CER 아시아 세션이 있었습니다.
이번 세션에서는 피할 수 없는 주제인 AI를 포함하여, 뛰어난 비즈니스 성과를 창출하는 브랜드가 어떤 방식으로 고객과의 관계를 강화하는지 조명합니다. 디지털 경제 성장과 함께 높아진 소비자의 기대를 충족시키고, 치열한 경쟁 속에서 고객의 관심, 충성도, 그리고 매출을 확보하기 위한 브랜드의 노력은 더욱 중요해지고 있습니다.
핵심 키워드: 디지털 바디 랭귀지 (Digital Body Language)
이번 Braze CER의 핵심 메시지는 '디지털 바디 랭귀지'를 통해 고객의 신호를 이해하는 것의 중요성입니다. 디지털 플랫폼에서 확인 가능한 고객의 행동, 즉 '디지털 바디 랭귀지'는 결국 우리가 그토록 강조한 고객 행동 데이터를 의미합니다. Braze는 이 데이터를 바탕으로 2025년 고객 참여의 핵심 트렌드를 다음과 같이 제시합니다.
트렌드 1: 콘텐츠와 기술의 융합으로 더 깊은 연결 구축 (Mold your messaging)
이미지 출처: ChatGPT | 콘텐츠와 기술의 융합
마케터의 가장 중요한 덕목은 고객의 마음을 읽는 것입니다. 하지만 고객의 모든 마음을 읽는 것은 불가능하죠. 그렇기 때문에 콘텐츠와 기술을 효과적으로 결합하여 고객의 '디지털 바디 랭귀지'를 해독해야 합니다. 고객과의 감정적 연결을 중요시하는 브랜드는 이미 이러한 접근 방식을 적극적으로 시도하고 있습니다.
- 크로스 채널 전략: 상위 16%의 우수 브랜드는 기술을 활용해 3개 이상의 채널에서 고객과 소통하며, 크로스 채널 마케팅을 핵심 전략으로 삼고 있습니다.
- 장기적 관계와 LTV 중심의 개인화: 이번 아시아 에디션에 참여한 마케팅 전문가들은 고객의 디지털 바디 랭귀지가 개개인의 소비 여정에 크게 영향받는다는 점을 강조했습니다. 따라서 개인화된 메시징은 단기적 성과가 아닌 고객과의 장기적인 관계 구축에 초점을 맞춰야 합니다. 이를 위해 고객 여정 단계별 맞춤 전략은 궁극적으로 고객의 전체 생애 가치(Lifetime Value, LTV)에 기반해야 한다고 제언합니다.
트렌드 2: 투명성을 통한 신뢰 구축 (Build trust through transparency)
고객 데이터 프라이버시 보호는 2025년에도 여전히 중요한 트렌드입니다. 특히 AI 기술의 확장은 데이터 프라이버시에 대한 우려를 더욱 증폭시키고 있죠. AI는 대규모의 개인화를 가능하게 하고 개인화는 늘 개인정보 관리 문제가 함께 존재합니다. 99%의 브랜드가 프라이버시 이슈로 개인화 전략에 영향을 받고 있다고 하며, 대부분의 브랜드가 이로 인해 개인화 전략을 고도화하는 것을 주저하고 있습니다. 주요 프라이버시 이슈로는 다음 3가지가 꼽혔는데요.
- 사내 데이터 공유에서 발생하는 유출 문제
- '개인정보보호법 등 각종 규제
- 컴플라이언스 이슈
프라이버시는 쉽지 않은 문제이지만, 결론은 늘 같죠. 데이터를 어떻게 수집하고 관리하는지 유저에게 직접 알리고 보여주는 것입니다. 투명성과 신뢰 구축만큼 강력한 해결책은 없습니다
AI와 인간의 협업: 최적의 시너지 창출
이미지 출처: ChatGPT | AI와 인간의 협업
AI가 가장 효과적으로 활용될 수 있는 분야 중 하나는 다양한 소재를 조합하여 여러 버전을 생성하고, 각 버전의 성과를 자동으로 측정 및 비교하여 최적화(Optimization)하는 것입니다. 이는 인간이 직접 수행하기 어려운 대규모 테스트를 효율적으로 처리할 수 있게 해주죠.
- 맥락(Context)의 중요성과 하이브리드 접근: AI 자동화를 통한 효율성 증대도 중요하지만, 많은 마케터들이 맥락(Context)을 잃지 않는 것을 개인정보 보호의 핵심 기준으로 삼았습니다. 맥락을 놓치면 브랜드 메시지의 전문성이 떨어질 수 있으며, 이 부분에서 AI의 역할은 아직 완벽하지 않아 인간의 개입(Human Touch)이 반드시 병행되어야 합니다.
- AI의 역할과 개인화의 명암: 물론 AI는 성과가 높을 잠재 고객 그룹(세그먼트)을 더 빠르고 효율적으로 식별하고 타겟팅하는 데 유용하게 활용되고 있습니다. 특히 개인화 영역에서 AI는 상품 추천(Recommendation) 서비스에 많이 적용되고 있습니다. 하지만 이 과정에서도 마케터가 주요 단계를 결정하는 '휴먼 레이어’의 필요성을 강조합니다.
- 과도한 개인화의 함정: 이번 아시아 에디션에서는 '과도한 개인화'에 대한 경고도 있었습니다. 완벽한 개인화를 위해 가능한 많은 데이터를 수집하려는 경향이 있지만, 이는 오히려 오버 타겟팅으로 이어질 수 있습니다. 고객 입장에서 지나치게 상세하거나 불필요한 정보까지 활용한 개인화 메시지는 오히려 부정적인 경험을 유발하고 개인화 전략의 효과를 반감시킬 수 있습니다. 모든 고객 데이터가 개인화에 필요한 것은 아니라는 점을 인지해야 합니다.
결국 2025년 고객 인게이지먼트 전략의 핵심은 AI와 휴먼 터치의 효과적인 결합이었습니다. AI의 분석 및 자동화 능력과 인간의 맥락 이해, 공감 능력, 전략적 판단이 조화를 이룰 때 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.
결론: AI 시대, 신뢰 기반의 인간 중심 고객 인게이지먼트 전략
AI를 활용한 신뢰 형성과 경험 개선은 오늘날 글로벌 마케터들이 마주한 핵심 과제입니다. 이미 39%의 브랜드가 AI 기반 솔루션을 도입하여 고객 데이터 분석을 시작했으며, 데이터 도구를 활용해 고객 선호도를 파악하려는 노력은 더욱 가속화될 것입니다. 또한, AI 기반의 예측 분석은 이탈 가능성이 높은 고객을 식별하고 콘텐츠 일관성을 유지하는 등 다양한 영역으로 확장되고 있습니다.
2025년 고객 인게이지먼트 트렌드는 AI 활용 마케팅 전략에서 인간 중심의 기술 접근 방식이 필수적임을 강조합니다. 브랜드는 단순한 매출 증대를 넘어 고객의 목소리에 귀 기울이고 적극적으로 소통하며 신뢰를 구축해야 합니다. 이를 통해 AI로 변화하는 환경 속에서 새로운 고객 참여 기준을 성공적으로 만들어나갈 수 있을 것입니다. 급변하는 디지털 환경 속에서 고객과의 강력한 연결 구축은 그 어느 때보다 중요합니다.
팀맥소노미
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Amplitude Feature Experiment: 데이터 기반 실험의 시작
실험이 중요한 이유디지털 서비스를 운영하다 보면 다음과 같은 질문과 마주하게 됩니다. “이 버튼을 바꾸면 클릭률이 더 높아질까?” “새로운 기능을 모든 사용자에게 바로 공개해도 될까?” “프리미엄 사용자에게만 실험적으로 먼저 공개해보고 싶은데, 어떻게 관리하지?”대부분 경우 직감이나 내부 회의로 결정을 내리지만, 그 결과가 실제로 사용자 경험과 KPI에 긍정적인 영향을 주는지 알기 어렵습니다. 이로 인해 향후에 추가적인 실험 테스트를 수행하기 어려운 환경이 조성되어 버리기도 합니다.또한, 서비스를 운영하다보면, 서비스의 성장을 위해 여러 고민과 의사결정이 필요한 순간이 옵니다.✅ 새로운 기능을 모든 사용자에게 배포하기엔 위험할 때✅ 디자인이나 UI를 바꾸고 그 효과를 정확히 측정하고 싶을 때✅ 특정 사용자 그룹에게만 실험적으로 기능을 보여주고 싶을 때✅ 실험 결과를 클릭률, 전환율, 리텐션율 등의 지표로 분석하고 싶을 때따라서, 개발단의 리소스를 최소화하면서, 실제 사용자 데이터 기반의 결과 분석이 가능한 실험 체계를 도입할 필요가 있습니다. Amplitude Experiment는 고객에게 제공하는 기능 on/off 토글링부터 A/B 테스트, 점진적 릴리즈, 결과 분석까지 하나의 워크플로우 안에서 지원함으로써 "기능 실험 → 결과 측정 → 의사결정"을 오차없이 빠르게 수행할 수 있도록 도와줍니다.Amplitude Experiment에서는 다음 두 가지 방식으로 실험을 구성할 수 있습니다.Feature ExperimentWeb Experiment이름만 보아서는 비슷해 보이지만, 실제 사용 목적과 운영 방식에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 이중 Feature Experiment에 대해 집중적으로 알아보겠습니다.Feature Experiment: 기능 중심 실험Feature Experiment는 코드 기반으로 운영되는 실험 방식입니다. 개발자가 직접 고객에게 보여줄 화면을 만들거나 신규 기능을 구현한 후에 이것을 일부 고객들에게만 노출하고 원하는 효과를 보았는지 확인하고자 할 때 활용합니다.개발단에서는 변경된 화면이나 기능을 적용하고 예외 처리를 추가하여 특정 사용자에게만 노출될 수 있도록 구현하고, 실무자는 원하는 고객군과 모수 비율을 Amplitude 콘솔에서 언제든 수정하여 테스트를 수행 해 볼 수 있습니다.개발단 기능- 화면 구성- 조건 처리실무단 기능- 모수집단 선정, 비율 선택- 전환 목표 지정, 분석 방식 선정- 테스트 시작, 종료, 기간 선정- 실험 분석 결과 확인- Analytics로 추가 심화 분석 수행예시로 이해하는 Feature Experiment 활용1) 신규 기능 가설 세우기어느 날, 개발자가 추천 알고리즘 로직 개선 작업을 완료 하였습니다. 이 알고리즘을 서비스에 적용하면 굉장한 효과를 보여줄 것이라 기대하고 있지만, 바로 운영계에 적용하기에는 어떤 사이드 이펙트가 있을지 예상할 수 없었습니다. 가령 잘못된 상품 추천으로 고객에게 안 좋은 경험을 제공하면 이탈로 이어질 수 있죠.따라서, 전체 고객이 아닌, VIP 고객 중 10%에게만 새 알고리즘을 적용하고 클릭률, 구매율을 측정하기로 하였습니다. 결과 데이터가 나머지 고객들에 비해 5%이상 증가한다면 전체 사용자에게 확대 배포하는 거죠.2) 개발단 작업처음 실험을 진행하는 것이라면 Amplitude Experiment SDK를 적용하는 작업이 필요합니다. 신규 추천 알고리즘은 이미 개발 완료된 상황이고 SDK 적용은 큰 시간이 소모되지 않기 때문에 거의 바로 실험 진행이 가능합니다.(Amplitude Experiment SDK 라이브러리 탑재 및 초기화 후 고객마다 서로 다르게 제공하고자 하는 위치에서 조건문(if)을 구성)Android 적용법1. 라이브러리 추가 (build.gradle에 dependencies 추가)2. 초기화 (Application단에서 초기화)3. 현재 사용자의 experiment 관련 정보 수신4. 고객이 보유한 flag 값에 따라 제공 여부 결정( 새로운 추천 알고리즘이 제공될 10%의 VIP 고객은 "on"으로, 그 외 고객들은 모두 "off"로 적용)3) Amplitude 설정(Experiment UI 구성)3-1) Deployment 생성하기운영하는 서비스는 여러 환경으로 구분되어 있습니다.개발계(development) / 내부 QA 테스트 수행 환경(staging) / 운영 환경(production)Android, iOS, Web 등 제공 플랫폼 환경실험을 진행하고자 할 때, 특정한 환경에서만 진행하실 수도 있고, 여러 환경에서 동시에 진행해 보실 수도 있을 겁니다. 이 때, 어떤 환경에 실험을 배포할 것인지를 정의할 수 있도록 "Deployment"라는 작업이 필요합니다.하나의 프로젝트 내에서 배포할 환경마다 각각의 Deployment를 생성해주시면, 실험을 진행할 때, 이 실험을 어떤 환경에만 배포할지 지정할 수 있습니다.Experiment > Deployments 화면에서 제공하는 “Create Deployment”를 클릭하고 배포할 환경의 이름과 프로젝트를 선택하면 바로 Deployment 생성이 가능합니다.3-2) Experiment 생성하기이제 기본적인 세팅은 모두 완료 되었으니 실험을 만들어 볼 수 있습니다!Experiment > Experiments 메뉴에서 새로운 실험명과 사용할 키 값을 정하신 후 생성(Create)합니다.4) 실험 설계4-1) 목표 설정하기실험을 만들 때 가장 먼저 생각해야 할 부분은 "목표" 설정 입니다. 실험을 한다는 것은 결국, 무언가를 더 좋게 만들기 위해서이기 때문에, 반드시 “이 실험을 통해 무엇이 좋아지기를 기대하는가?”에 대한 기준이 필요하며, 그것이 바로 목표 설정입니다. 우리가 설정한 목표를 달성했는지 여부를 가지고 이번 실험의 성공 여부를 파악해 보실 수 있겠지요.목표는 기존에 만들어 두었던 지표를 선택하실 수도 있고, 원하는 목표를 새롭게 생성하실 수도 있습니다.Unique, Event Total, Conversion 등 분석에서 활용해 보셨던 다양한 지표 옵션을 기반으로 목표 설정이 가능한데, 이번 실험에서는 클릭율이 5% 이상 증가하는 것을 목표로 잡았기 때문에, "화면 진입 > 버튼 클릭"으로의 전환율이 5% 이상 상승하는 것을 목표로 설정했습니다.4-2) 대안(Variant) 등록하기비교 테스트를 진행할 때, 대안은 하나일 수 있지만 여러 개가 있을 수도 있습니다. "내가 테스트하고 싶은 기능의 버전은 몇 가지이며, 각각 어떤 차이가 있을까?" 테스트 하고자 하는 대안의 수 만큼 Add a Variant 옵션으로 추가하여 정의할 수 있습니다. (단, 너무 많은 Variant는 분석을 어렵게 하므로 2~4개 이내를 권장합니다.)각 Variant의 Value 값은 SDK에서 분기 처리에 사용(e.g. variant.value)되므로 개발단에서 미리 지정하신 값이 있을 경우, 해당 값으로 기입되어야 하며, 미리 정의되어 있지 않았다면 여기에서 정의하시는 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.※Value 값이 수정될 경우, 앱의 재배포가 필요하므로 처음 생성 시 Amplitude에서 허용하는 명명규칙(숫자, 영문, 언더스코어, 하이픈만 허용)을 참고하시어 향후 변경하지 않을 값으로 지정이 필요합니다.4-3) 고객 그룹(Targeting) 정의하기[Audience]실험에 활용할 대안을 등록했다면, 누구를 대상으로 실험을 진행할 것인지 모수 집단을 선택하실 수 있습니다. All Users를 선택하여 전체 고객을 모수 집단으로 선정할 수 있으며, Target Users를 선택하여 특정 모수집단을 Segment로 정의할 수 있습니다.[Distribution]선정한 모수 집단을 각 대안에 어느 정도 비율로 할당 할것인지 지정할 수 있습니다. 기본 옵션인 evenly distribute로 동일한 비율로 지정하는 것을 권장 드리며, 원하실 경우 Customize 옵션으로 수동 설정이 가능합니다.(control로 할당되는 고객들은 실험에 참여는 하지만 실제로는 변경된 대안 UI가 노출되지 않는 그룹으로써, 대조군의 역할을 수행합니다.)[Rollout]지정하신 모수 집단 전체를 대상으로 실험을 수행하실 수도 있으나 그 중 일부를 대상으로만 진행하는 것도 가능합니다. Rollout 설정을 통해 전체 모수 집단 중 몇 %에 해당하는 고객들을 대상으로 실험을 진행할 것인지 범위를 지정할 수 있습니다.(Control vs. Rollout: control에 포함된 고객은 실험에 포함되어 향후 결과 분석 시 대조군 역할을 하지만, Rollout에서 제외된 고객은 실험 자체에 포함되지 않으므로 결과 또한 추적되지 않습니다.)5) 전달 구성5-1) Flag & Evaluation 정의Flag는 실험을 식별하는 고유 식별자로써, 실험을 생성하시는 시점에 key 항목으로 기입한 정보를 확인하실 수 있으며, 실험 시작 전까지는 변경이 가능합니다. 이 값은 SDK에서 실험 정보 요청에 사용(e.g.FLAG_KEY) 되므로 개발단에서 미리 정하신 값이 있다면 그 값으로, 없다면 여기에서 정의된 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.Evaluation Mode는 고객이 어떤 대안에 해당 되는지를 어디에서 계산할 것인지 선택하는 항목입니다. 일반적으로는 Amplitude에 수집된 정보를 실시간으로 확인하여 결정되나, 실시간 검토 방식은 통신 상의 약간의 딜레이(0.1~1초)가 발생하므로, 고객에게 즉각적으로 노출되어야 하는 UI에 대해서는 로컬에서 계산하는 방식을 선택하실 수도 있습니다.5-2) 배포 환경(Deployment) 선택지금까지 작성한 실험을 어떤 환경에 배포 할 것인지를 선택합니다. 특정 플랫폼이나 개발환경에만 적용하고자 하실 경우, 해당하는 deployment만 선택하여 배포가 가능합니다.6) 실험 시작모든 세팅을 완료했다면, 우측 상단 버튼을 이용하여 각 플랫폼 별로 적용할 수 있는 샘플 코드를 확인할 수 있습니다. 개발 담당자에게 해당 정보를 전달하여 적용을 요청할 수 있습니다.실험을 고객들에게 배포하기 전, 미리 등록해 둔 테스터만을 대상으로 선행적으로 배포가 가능하며, 예약 실행이나 feature flag만 활성화하고 실험 분석은 수행하지 않는 등 여러 옵션을 정의해 보실 수 있습니다.모든 사항의 확인이 완료되었다면, 최종적으로 Start Experiment를 클릭하여 실험 시작이 가능합니다. 실험을 종료할 때에는 초기 버전으로 롤백을 할 것인지, 아니면 특정 대안( Variant )으로 적용할 것인지 선정하여 실험을 마칠 수 있습니다.실험이 진행되는 동안 발생한 실험 참여(Assigentment), 실험 노출(Expouse) 및 목표로 잡은 정보들은 모두 고객별 프로필에 저장되므로 이를 기반으로 심층 분석(Analytics)을 바로 수행해 볼 수 있습니다. 또한, 처음 목표로 잡았던 것 이외에도 각 그룹별로 어떠한 변화가 있었는지 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능합니다.실험과 분석을 하나의 플랫폼 안에서실험과 데이터 분석은 이제 더 이상 따로 작업할 필요가 없습니다. 기존 A/B 테스트 도구들이 단순히 실험을 “실행”하는 데 집중했다면, Amplitude Feature Experiment는 실험 설계부터 분석, 최종 반영까지 추가적인 개발단 작업없이 한 번에 처리할 수 있는 실험 플랫폼 체계를 제공합니다.CUPED, Sequential Testing, Bonferroni 등 실험의 정확도를 높이는 기능이 기본으로 탑재되어 있어, 적은 트래픽으로도 빠르게 유의미한 결론을 얻을 수 있으며, Amplitude Analytics와 완벽히 연결되어 언제든 전환율,리텐션, 코호트 분석 등 심층적인 결과 분석을 바로 이어나갈 수 있습니다.또한 클라이언트 배포 없이, 서버-사이드 실험 연동을 지원하므로 고객들에게 끊김없는 실험 환경 제공이 가능합니다. 제품의 성과를 빠르게 검증하고, 그 결과를 정확히 해석해 다음 의사결정으로 이어가고 싶다면, Amplitude Feature Experiment는 더없이 강력한 선택이 될 것입니다.Feature Experiment 활용에 도움이 필요하나요?팀 맥소노미 Amplitude 도입문의 바로가기